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1+X证书制度下高职院校大数据人才培养的实践研究

1+X证书制度下高职院校大数据人才培养的实践研究

曾德生 骆金维 肖巧玲 王少应

摘要:探讨在高职院校大数据专业人才培养过程中,结合1+X证书试点工作,充分考虑认证考核工作的科学化、标准化、规范化及社会认可度情况等因素,引入华为职业认证,推进学历证书和职业技能等级证书的有机衔接,提升教育教学质量和学生就业能力,更好地服务于地方经济社会发展。

关键词:1+X证书制度;大数据人才培养;成果导向

中图分类号:G718    文献标识码:A    文章编号:1672-5727(2020)01-0030-05

2019年,国务院印发《国家职业教育改革实施方案》,提出借鉴国际职业教育培训普遍做法,深化复合型技术技能人才培养培训模式改革,启动“学历证书+若干职业技能等级证书”制度的试点工作。试点工作要求进一步发挥好学历证书作用,夯实学生可持续发展基础,鼓励职业院校学生在获得学历证书的同时积极取得职业技能等级证书,拓展就业创业本领,服务地方经济社会发展。

2019年4月,人社部等四部门紧跟“云计算”“大数据”“人工智能”等新兴技术领域的发展趋势及职业发展变化,发布了大数据工程技术人员、人工智能工程技术人员等新的职业信息,引导社会加大力度发展职业教育,积极推进产教融合、校企合作,努力为社会培养更多的高素质技术技能人才,缓解结构性就业矛盾。

面临新的机遇与挑战,广东创新科技职业学院在大数据技术与应用专业中,结合1+X证书制度试点工作,引入华为大数据相关职业认证,将华为职业认证与专业建设、课程建设和师资建设等紧密结合,进行技术技能人才培养培训模式和评价模式的改革[1],努力提升教育质量和毕业生的就业能力,以期在新业态环境下推进职业教育发展,为大湾区建设培养更多高素质的技术技能大数据人才。

一、1+X证书制度试点工作的背景及意义

(一)试点工作的背景

在“十三五”期间,广东省以“基本建立具有全球竞争力的产业新体系”为目标,大力推进供给侧结构性改革。同时,“云计算”“大数据”“人工智能”等新兴技术的快速发展,对工程技术人员的需求更加宽泛。随着产业结构的转型升级和产业变革,新技术带来的业务模式及工作场景的变化,使得各行各业对复合型技术技能型人才提出了更高的要求。从用人单位及从业者的角度看,都急需一个评价及认定体系对社会从业人员及在校学生的能力做出公正合理的评价和认定。

(二)试点工作的意义

《国家职业教育改革实施方案》明确了职业院校将成为1+X证书制度试点的主体。在职业院校启动试点工作,具有多方面的意义。

首先,在人才培养方面,有利于促进技术技能人才培养模式的改革和人才评价模式的改革,提升人才培养质量,实现教育与劳动对接,让“X证书”得到教育与行业的一致认可。其次,在師资方面,试点工作也明确了师资培养的途径,促进教师掌握更新的技术技能、更高的等级证书。再次,1+X证书制度试点工作可以让职业院校主动对接地方产业需求,专业对接职业岗位,新课程对接新技术,实现产教融合,更有利于提高职业院校服务地方经济发展的水平。

二、大数据人才培养方案设计

(一)人才培养定位

随着粤港澳大湾区建设的推进,区域经济及社会发展对ICT人才需求的进一步扩大,广东创新科技职业学院于2017年成立了华为信息与网络技术学院(ICT学院),目标定位是将华为技术及服务的领先优势与我校本地化创新应用人才培养的优势相结合,服务东莞地方经济建设与社会发展,助推学校发展。通过校企共建实验室,引入华为职业认证及课程体系等方法,逐步完善和提升学校的创新人才培养能力。

在国家政策指引及学校办学思想指导下,积极推进教学改革,加强内涵建设和提高人才培养质量,在人才培养方案的制定过程中,坚持以服务为宗旨、以就业为导向,强化产教融合、校企合作,不断创新人才培养模式和专业办学特色,为区域经济社会发展提供强有力的人才支撑。在1+X证书试点方案中,职业技能等级证书将作为评判毕业生职业能力的重要依据之一。因此,我校积极开展试点相关工作,充分利用华为职业认证在当前ICT技术生态产业链中的就业优势,提高毕业生的就业竞争力。

(二)职业能力分析

通过与东莞市首席信息官协会的合作调研,实地调查访谈了ICT行业及相关企业对人才的需求情况,选取“大数据工程师”为大数据技术与应用专业毕业生的主要工作岗位,期望达到华为HCIP-Big Data Developer级别职业认证的能力要求。通过分析典型工作任务,明确职业行动领域。在构建专业学习领域时,根据人社部发布的“大数据工程技术人员(2-02-10-11)”的职业信息,按照职业行动领域转化为专业层面的学习领域。“大数据工程技术人员”的主要工作任务[2]及“大数据工程师”的职业能力如表1所示。

(三)构建“1”与“X”的融合课程体系

结合学校办学定位及我校“华为信息与网络技术学院”的建设情况,以高职学生特色为切入点,基于分层分段的思路融合专业教学要求及职业技能等级证书的考核要求,让学生根据自身的兴趣爱好等展开学习,达到毕业生就业所需要的知识、能力和素质[3]。

首先,采用分段的方式构建大数据技术与应用专业的课程体系,在第1-2学期完成专业所需的公共基础课程,第2-3学期完成专业的基础课程,第4-6学期完成华为认证课程。其次,结合1+X证书制度的相关要求,采用分层的思路,体现“X证书”的等级概念,在培养规格中按照华为职业认证的要求,将HCIA(初级)、HCIP(中级)考证大纲的内容融入专业核心课程体系中,将HCIE(高级)认证大纲融入到专业拓展课程中[4],不作为“X证书”的强制要求。

借鉴《中国工程教育认证》对工科类毕业生的要求,制定大数据技术与应用专业人才培养规格,使学生掌握足够的工程技术知识,具有一定的思辨思维和创新能力,具备良好的职业操守和工程项目实施能力,培养规格如表2所示。

打破传统的设计方式,以大数据工程技术人员的“职业能力”需求为核心,采用成果导向的教育理念及模式(Outcomes-based Education,OBE)进行课程体系构建,围绕专业预期“学习产出”,逆向设计课程体系,明确各学期的各门课程对于实现预期毕业时的“学习产出”的贡献及程度,实现一体化培养[5]。

首先,通过制定课程体系与职业能力需求的匹配矩阵,以逆向的方式设计课程体系,将评判毕业生“品质”的规则导入到课程实施计划中,明确课程、课堂的预期产出。

其次,与工程教育理念一致,学生预期的学习产出基于“定义—实现—评估”的思路,开展教学活动,构建评估学生能力的完整环路,可进行相应的专业层面的诊断改进。

最后,以产出为导向,在教学活动中突出学生的主体地位。课程资源开发、学生管理与辅导等活动都围绕教学目标(学习的预期产出)开展。

基于上述思路,大数据技术与应用专业的课程体系如图1所示。

(四)教学实施

1.师资要求

开展基于成果导向的项目课程教学,推行“翻转课堂”的教学模式,不仅要求任课教师具备较强的成果导向教育理念,还要具有较好的基于工作过程的教学设计能力。在项目化课程的实施过程中,教师需要掌握更高等级的技能证书和更加新颖的技术技能,才能胜任“X”证书课程的教学要求。

在1+X证书制度试点工作中提出了明确的要求,指明了高职院校1+X证书制度试点工作中培养师资的途径[2]。在广东创新科技职业学院大数据专业建设的过程中,可以依托华为信息与网络技术学院的师资培养体系,将职业技能等级证书及ICT学院师资的培训及认证纳入大数据专业的教师培养计划。打造能够满足教学与培训需求的教学创新团队,提高教师实施项目化教学、职业技能等级证书的课程培训和针对学生考核评价的能力,促进教育培训质量全面提升。

2.课堂教学实施

高职院校学生普遍存在基础薄弱、学习意愿偏低等问题。因此,在大数据人才培养过程中,需要强调以学生为中心,教师投入更多的精力,在教学过程中构思创造真实或模拟的工作过程与情境,积极指导与沟通,师生合作共同建立学习群体。教学过程不再以知识讲授为主,在教学活动的组织和实施过程中需要教师转换角色,课前为学生准备相应的任务,指导学生主动学习知识并提出问题,在课堂上学会解决项目或任务的方式方法,课后进行相应的交流互动。授课方法采用以项目引领、任务驱动为主的方式,教师在课程学习领域中根据基于工作过程的例子,完成任务的设计与实现。

三、考核评价

(一)课程考核评价

学习产出评估工作是成果导向教育模式必不可少的环节。从专业层面考虑,实现毕业生的品质要求、培养目标及教育教学活动的持续改进,以保障大数据技术与应用专业所培养的毕业生能够达到应有的能力,培养符合经济社会发展需求的高素质技术技能人才。

在课程层面,任课教师可以采用多样化考核评价方法,对学生的实际“学习产出”进行形成性评估与总结性评估。在大数据技术与应用专业课程实施过程中,针对课程层面的考核,采用过程化的考核方式,以实践能力为切入点,采用“N+1”课程考核改革模式。“N+1”模式采用如下方案进行。

第一,根据课程的特点和性质,结合教学实际情况,采用多样化的考核形式。考核方式可以包含:课堂到课率和平时作业、课堂测验、阶段测试(单元测试)、课程设计、策划、调研报告、作品、项目设计报告、课程论文等。如果该门课程由多名教师授课,则由课程教学团队共同拟定考核内容及方式。

第二,根据课程内容设计阶段性考核的次数。“N+1”模式中的考核次数,建议3~5次。其中“1”为期末考试,主要以课程理论知识为主,“N”设计为阶段性的实践实操考核,具体次数根据课程的内容进行设定。

第三,針对课程中“N”次过程性考核的结果,按照适当比例构成平时成绩,“1”次期末考试的成绩构成期末成绩,在期末总评成绩中适当提高阶段性考核的成绩占比,计算公式为:总评成绩=平时成绩×60%+期末成绩×40%。也可以根据该门课程在整个课程体系中的作用和对核心职业能力训练的贡献程度,调整平时成绩的比例,通常不高于70%。

以“Hadoop大数据技术与应用”课程为例。以学习情境或项目为单位进行过程性考核,要求学生在规定时间内自主完成项目或任务,并根据项目完成情况进行评价。根据在项目开发过程中的重要程度所需完成的任务量和难度,占分比重有所不同,如表3所示。

(二)“X证书”的考核评价

根据前面的调研分析,在大数据人才培养过程中,选取华为HCIA、HCIP职业认证作为“X证书”,能够反映典型岗位(群)所需的职业素养、专业知识和职业技能,能够充分体现社会、市场、企业和学生个人发展的需求。

华为职业认证体系的认证大纲、考核方案等配套成熟,社会充分认可华为职业认证的标准。因此,在“X证书”考核评价过程中,可以从学校层面制定校级“学分银行”制度文件,实现与“X证书”相关的学习成果认定和转换。

在大数据技术与应用专业人才培养过程中,在相应课程结束前,如果学生已经取得相应的职业技能等级证书,可以申请免试相应课程的部分内容。根据课程体系及职业认证的内容,如表4所示。

四、结语

在2015级计算机网络技术专业的核心课程中开始采用成果导向的理念进行课程改革,初步推进项目化教学,努力提升学生的专业能力和职业能力。2018届计算机网络技术专业有7名学生在毕业前通过了HCNP-Cloud、HCNP-Storage等技术方向的职业认证,5名学生取得了红帽RHCSA、RHCE等证书。取得证书的部分学生成功入职蓝盾信息安全技术股份有限公司、百度(中国)有限公司东莞分公司等企业。

在2016级计算机网络技术(大数据方向)人才培养方案修订过程中,引进Hadoop技术与应用等课程,初次开设大数据技术相关课程,积极采用成果导向的教育理念进行改革,以学生为中心,在专业课程中全面推进项目化教学改革,开展大数据人才的培养。经过3年的人才培养模式改革及项目化课程建设与实施,取得了一定的成效。在2019届学生毕业前,已有10名学生取得HCIP-Cloud Computing或HCIP-Routing & Switching证书。有1名学生取得大数据方向的华为认证互联网专家证书(HCIE-Big Data),现已入职OPPO广东移动通信有限公司,从事大数据运维工作。

从改革效果看,基于成果导向的教育模式改革有效地提高了学生的学习成果达成度,提高了教学质量。在专业课程体系中加入华为职业认证课程,融合职业技能等级证书的考核要求,确实提高了毕业生的就业竞争力。

随着粤港澳大湾区建设的推进,区域经济与社会发展都将扩大对ICT人才的需求。因此,在2019级大数据技术与应用专业的人才培养过程中,充分利用华为职业认证在当前ICT技术生态产业链中的就业优势,探索引入华为大数据相关职业认证,推进学历证书和职业技能等级证书的有机衔接,将职业认证与专业建设、课程建设、师资队伍建设等紧密结合,推行成果导向的人才培养方案设计及课程改革,努力提高毕业生的就业能力,为大湾区培养更多的大数据方面的高素质技术技能人才。

参考文献:

[1]戴勇,张铮,郭琼.职业院校实施1+X证书制度的思路与举措[J].中国职业技术教育,2019(10):29-32.

[2]人社部.详解13个新职业[J].中国大学生就业,2019(9):4-7.

[3]吴立波,吴回生.职业资格制度改革与职业教育的关系研究[J].职业教育研究,2018(9):59-62.

[4]杜怡萍,李海东,詹斌.从“课证共生共长”谈1+X证书制度设计[J].中国职业技术教育,2019(4):9-14.

[5]顾佩华,胡文龙,陆小华,等.从CDIO在中国到中国的CDIO:发展路径、产生的影响及其原因研究[J].高等工程教育研究,2017(1):24-43.

(责任编辑:杨在良)

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